Kömür hazırlama tesis artıklarının koagülasyon ile susuzlandırılmasında farklı koagülant tiplerinin etkisinin araştırılması
Bibliographic record
Abstract
https://orcid.org/0000-0001-6489-2229Bu çalışmada, kömür hazırlama tesis atık sularının koagülasyon ile çöktürülmesinde farklı tip koagülantların çöktürme verimi üzerindeki etkisi araştırılmış ve elde edilen sonuçlar birbirleriyle mukayese edilerek en uygun koagülant tipi belirlenmeye çalışılmıştır. Koagülasyon testlerinde koagülant tipi ve miktarı, ortam pH’sı, karıştırma süresi ve hızı gibi parametreler test edilmiştir. Her bir deney sonrası süspansiyonun türbiditesi ölçülerek koagülasyon verimleri hesaplanmıştır. Demir sülfat, alüminyum sülfat ve demir klorür ile yapılan koagülasyon deneylerinden elde edilen sonuçlara göre koagülasyon verimlerinin sırasıyla; %67.21, %88.71 ve %94 olduğu tespit edilmiştir. Deneyler sırasında koagülantların tüketim miktarlarından yola çıkarak işlem maliyetleri de tespit edilmiştir. Tüm bu sonuçlar ışığında demir klorürün diğer koagülantlara göre daha verimli ve ekonomik olduğu belirlenmiştir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.095 | 0.033 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".